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摘要：文章首先对原始的1980至2013年的GDP和流通中现金数据进行回归分析，得到M0与GDP具有高度的相关性，为更好地解释GDP与M0之间的关系，本文然后对经过HP滤波处理后的1980至2013年的GDP和流通中现金数据的协同性进行了研究，通过ARCH法得知包含M0历史数据比只依靠GDP历史数据更有助于预测GDP的变动，通过滚动相关系数法得到历年GDP与M0都具有高度的相关性，通过回归方程的残值进行ADF检验，得到GDP与M0存在长期的协整关系。
关键词：HP滤波法；GDP；M0
一、研究现状
长期以来，货币供应量与经济增长之间的相互关系一直是各国学者努力探索的热点和难点问题之一，而且不同学者得到的实证研究结果往往不同。如ich（1997），Otmar（1997）对瑞士和德国的数据分析表明，他们以货币供应量作为货币政策中介目标来调控宏观经济是西方国家中较为成功的。
阎庆民、李木祥（2001），冯春平（2002）指出，货币供应量对产出的效应呈下降趋势。刘金全、刘志强（2002）以1992-2000年的GDP、M0、M2季度数据为基础进行因果分析，他们发现，当采用传统的双变量因果关系检验法时，结果为存在由经济增长到货币供应增长的单向因果关系。
二、理论分析
西方经济学一般认为：货币对经济不发生任何实质性的影响，不影响实际的经济变量，货币就是中性的，不然货币就是非中性的。但是西方经济学家对货币中性的理解在程度上也不完全一致，比如凱恩斯主义的货币非中性论认为，货币供应量的变动在短期内影响就业、产出和收入等实质经济因素，而在长期内则影响价格。
1994年9月中国人民银行正式把货币供应量作为货币政策的监控目标，并根据国际惯例，按货币流动性强弱将货币供给分为M0、M1、M2和M3。其中M0为流通中的现金；M1为M0加上公众、企业的活期存款以及个人的信用证存款，即狭义的货币；M2为M1加上公众和单位的定期存款、外币存款、信托类存款，即广义的货币；M3为M2加上金融债券、商业票据和大额可转让的定期存单。
有关数据显示，中国是世界上现金流通比例最大的国家，但是我国流通中现金占GDP高达10%以上，而美国却只有2%左右。虽然随着社会经济的发展，M0比重是逐渐降低的，但是M0是流通性最好的货币资金，在许多方面尤其是零售消费等领域仍有着不可替代的作用。
三、实证分析
1、GDP与M0的特征分析
本文选取的是国家统计局官方网站（http：//www.stats.gov.cn/）1980至2013年的GDP与M0数据，得到的回归分析结果如下：
GDP=9.55M0-15818.59
由于M0前面的系数大于0，说明货币供应量与GDP成正比，这与现实意义相符，政府加大货币供应量对GDP增长有促进作用。而且自变量的回归t值为49.22，通过1%的显著性检验，拟合优度也达到0.9870，具备非常好的解释作用。
由于时间序列由趋势部分和周期波动成分组成，而趋势部分是平滑的时间序列，为更好地对两者的关系进行分析，本文采用HP滤波法分别对GDP时间序列和M0时间序列进行数据处理，得到处理后的GDP和M0趋势部分，我们对已经经过滤波的GDP数据及其滞后一期的数据进行回归分析，得到
GDPt=1.11GDPt-1+2854.11
而且t值为234.55，在5%上也是显著的，再用eviews6.0软件对上述方程进行ARCH检验，得到检验结果F值为693.61，可以在1%的显著性水平上拒绝原假设，说明GDP时间序列具有ARCH效应，即未来的GDP可以用历史的GDP数据来预测。
2、GDP与M0的协同性规律考察
由于该两个时间序列有平稳性特征，本文对该两个变量做格兰杰因果关系检验，得到的滞后值为1的格兰杰检验结果显示M0不是GDP的格兰杰原因的F值是40.68，GDP不是M0的格兰杰原因的F值是63.88，由于F值较大，我们可以在1%的显著性水平上拒绝原假设。因此，M0与GDP互为格兰杰因果关系，即变量M0有助于解释变量GDP的将来变化，反之亦然。
将十年为一组，因此得到最早的数据是1989年的相关系数数据，计算两者的滚动相关系数，得到下表
从表一可以清楚地看到，1989年至2013年每年的相关系数都超过0.99，说明GDP与M0具有连续性地高度相关关系。
我们对二者的波动序列进行线性回归，回归结果如下所示：
GDP=-369909.9+11.50M0+（AR（1）=0.99）
而且回归t值显著，拟合优度较高，说明两者之间协同性较高。
本文最后对该回归方程的残值做ADF检验，检验结果得出的T值是-4.54，而1%的显著性水平下T值是-3.97，说明该两个时间序列存在长期协整关系。
四、基本结论与政策建议
通过改革开放以来，国家的GDP总量和M0货币供应量均呈现出快速发展的趋势，而且M0与GDP存在长期协整关系。为此，本文认为：政府根据经济的长期预期增长率来指导货币供应政策。因此，为了使货币政策的制定和执行不至于对长期经济发展冲击，引起经济的不稳定，我们就必须使货币总量的增长率紧跟真实经济的长期预期增长率，进行连续、平稳的供应货币。（作者单位：贵州财经大学）
参考文献：
[1]奚君羊，刘卫江.通货膨胀目标制的理论思考[J].财经研究，2002，（4）：3-8.
[2]汪红驹.用误差修正模型估计中国货币需求函数[J].世界经济，2002，（5）：55-61.
[3]王双正.基于VAR模型的通货膨胀与经济增长关系研究[J].经济理论与经济管理，2009，（1）：21-27.
[4]何亮标，周锦林，任庆华.中国货币需求的局部调整模型[J].中山大学学报论丛，2002，22（3）：428-432.
[5]王志强，段谕.股票价格与货币需求关系的实证分析[J].东北财经大学学报，2000，（2）：49-52.
[6]徐龙炳，符戈.货币供给予GDP关系实证分析[J].预测，2001，（2）：12-16.
关键词：HP滤波法；GDP；M0
一、研究现状
长期以来，货币供应量与经济增长之间的相互关系一直是各国学者努力探索的热点和难点问题之一，而且不同学者得到的实证研究结果往往不同。如ich（1997），Otmar（1997）对瑞士和德国的数据分析表明，他们以货币供应量作为货币政策中介目标来调控宏观经济是西方国家中较为成功的。
阎庆民、李木祥（2001），冯春平（2002）指出，货币供应量对产出的效应呈下降趋势。刘金全、刘志强（2002）以1992-2000年的GDP、M0、M2季度数据为基础进行因果分析，他们发现，当采用传统的双变量因果关系检验法时，结果为存在由经济增长到货币供应增长的单向因果关系。
二、理论分析
西方经济学一般认为：货币对经济不发生任何实质性的影响，不影响实际的经济变量，货币就是中性的，不然货币就是非中性的。但是西方经济学家对货币中性的理解在程度上也不完全一致，比如凱恩斯主义的货币非中性论认为，货币供应量的变动在短期内影响就业、产出和收入等实质经济因素，而在长期内则影响价格。
1994年9月中国人民银行正式把货币供应量作为货币政策的监控目标，并根据国际惯例，按货币流动性强弱将货币供给分为M0、M1、M2和M3。其中M0为流通中的现金；M1为M0加上公众、企业的活期存款以及个人的信用证存款，即狭义的货币；M2为M1加上公众和单位的定期存款、外币存款、信托类存款，即广义的货币；M3为M2加上金融债券、商业票据和大额可转让的定期存单。
有关数据显示，中国是世界上现金流通比例最大的国家，但是我国流通中现金占GDP高达10%以上，而美国却只有2%左右。虽然随着社会经济的发展，M0比重是逐渐降低的，但是M0是流通性最好的货币资金，在许多方面尤其是零售消费等领域仍有着不可替代的作用。
三、实证分析
1、GDP与M0的特征分析
本文选取的是国家统计局官方网站（http：//www.stats.gov.cn/）1980至2013年的GDP与M0数据，得到的回归分析结果如下：
GDP=9.55M0-15818.59
由于M0前面的系数大于0，说明货币供应量与GDP成正比，这与现实意义相符，政府加大货币供应量对GDP增长有促进作用。而且自变量的回归t值为49.22，通过1%的显著性检验，拟合优度也达到0.9870，具备非常好的解释作用。
由于时间序列由趋势部分和周期波动成分组成，而趋势部分是平滑的时间序列，为更好地对两者的关系进行分析，本文采用HP滤波法分别对GDP时间序列和M0时间序列进行数据处理，得到处理后的GDP和M0趋势部分，我们对已经经过滤波的GDP数据及其滞后一期的数据进行回归分析，得到
GDPt=1.11GDPt-1+2854.11
而且t值为234.55，在5%上也是显著的，再用eviews6.0软件对上述方程进行ARCH检验，得到检验结果F值为693.61，可以在1%的显著性水平上拒绝原假设，说明GDP时间序列具有ARCH效应，即未来的GDP可以用历史的GDP数据来预测。
2、GDP与M0的协同性规律考察
由于该两个时间序列有平稳性特征，本文对该两个变量做格兰杰因果关系检验，得到的滞后值为1的格兰杰检验结果显示M0不是GDP的格兰杰原因的F值是40.68，GDP不是M0的格兰杰原因的F值是63.88，由于F值较大，我们可以在1%的显著性水平上拒绝原假设。因此，M0与GDP互为格兰杰因果关系，即变量M0有助于解释变量GDP的将来变化，反之亦然。
将十年为一组，因此得到最早的数据是1989年的相关系数数据，计算两者的滚动相关系数，得到下表
从表一可以清楚地看到，1989年至2013年每年的相关系数都超过0.99，说明GDP与M0具有连续性地高度相关关系。
我们对二者的波动序列进行线性回归，回归结果如下所示：
GDP=-369909.9+11.50M0+（AR（1）=0.99）
而且回归t值显著，拟合优度较高，说明两者之间协同性较高。
本文最后对该回归方程的残值做ADF检验，检验结果得出的T值是-4.54，而1%的显著性水平下T值是-3.97，说明该两个时间序列存在长期协整关系。
四、基本结论与政策建议
通过改革开放以来，国家的GDP总量和M0货币供应量均呈现出快速发展的趋势，而且M0与GDP存在长期协整关系。为此，本文认为：政府根据经济的长期预期增长率来指导货币供应政策。因此，为了使货币政策的制定和执行不至于对长期经济发展冲击，引起经济的不稳定，我们就必须使货币总量的增长率紧跟真实经济的长期预期增长率，进行连续、平稳的供应货币。（作者单位：贵州财经大学）
参考文献：
[1]奚君羊，刘卫江.通货膨胀目标制的理论思考[J].财经研究，2002，（4）：3-8.
[2]汪红驹.用误差修正模型估计中国货币需求函数[J].世界经济，2002，（5）：55-61.
[3]王双正.基于VAR模型的通货膨胀与经济增长关系研究[J].经济理论与经济管理，2009，（1）：21-27.
[4]何亮标，周锦林，任庆华.中国货币需求的局部调整模型[J].中山大学学报论丛，2002，22（3）：428-432.
[5]王志强，段谕.股票价格与货币需求关系的实证分析[J].东北财经大学学报，2000，（2）：49-52.
[6]徐龙炳，符戈.货币供给予GDP关系实证分析[J].预测，2001，（2）：12-16.